Parkinson’s Disease研究中的β波突发行为分析：基于小波的时频检测新框架

背景介绍

帕金森病（Parkinson’s Disease，PD）是一种常见的神经退行性疾病，其主要表现为运动功能障碍，包括震颤、僵硬和运动迟缓。近年来，研究发现PD患者的运动功能障碍与β波段（13-35 Hz）神经活动过度同步性密切相关。传统观念认为，PD患者的β波段活动呈持续性增强状态，但最新研究表明，这种活动并非持续存在，而是以短暂突发形式（β波突发）出现，并且这些突发的强度和持续时间在PD患者中显著增加。现有的检测方法大多聚焦于β波段的单一频率峰值，但这一局限可能忽视了β波段中其他重要的信息。为解决这一问题，本文提出了一种基于小波分解的新方法，用于识别和分析广频范围内的β波突发行为，并探讨其与运动功能障碍的相关性。

论文来源

这项研究由Tanmoy Sil、Ibrahem Hanafi等人完成，作者所属机构包括德国维尔茨堡大学医院神经科（University Hospital Würzburg）以及伦敦帝国理工学院（Imperial College London）。论文发表于《Neurotherapeutics》2023年第20卷，在线发布日期为10月11日。

研究方法

研究对象

研究招募了7名患有晚期PD的患者（1名女性），平均年龄为57.57岁，病程为9.29年。所有患者均接受了Medtronic SenSight™深部脑刺激（DBS）电极植入手术，并在术后至少3个月进行慢性局部场电位（LFP）记录。

数据采集

LFP数据在患者静息状态下记录，采样率为250 Hz，记录时间为20.9秒。所有患者在记录前至少停用抗帕金森药物12小时，且DBS刺激在记录前至少暂停30分钟。数据采集后，研究者利用小波变换生成时间-频率谱图，并通过80百分位数的阈值过滤以识别β波突发区域。

小波分解与突发识别

小波变换采用Morlet小波（周期宽度为10），频率范围为10-40 Hz，频率分辨率为1 Hz。通过阈值过滤，定义突发为时间-频率矩阵中超过阈值的区域，进一步计算以下指标： - 突发持续时间（Δt）：突发区域在时间轴上的宽度。 - 频率范围（Δf）：突发区域在频率轴上的高度。 - 突发强度：突发区域的最大幅值。

统计分析

研究分析了低β波段（13-20 Hz）和高β波段（21-35 Hz）内的突发特征与临床运动障碍评分（MDS-UPDRS III）的相关性，采用Pearson相关系数和重复测量方差分析（RM-ANOVA）进行统计检验。

研究结果

β波突发行为的差异性

研究发现低β波段和高β波段的突发行为呈现显著差异： 1. 低β波段突发：持续时间较长（Δt大）、频率范围较宽（Δf大），并与运动障碍评分（MDS-UPDRS III）呈正相关。 2. 高β波段突发：持续时间和频率范围的增加与运动障碍评分呈负相关。

此外，低β波段突发发生概率显著高于高β波段，而低β波段的双侧对称性也高于高β波段。

临床相关性

低β波段的长持续时间突发与PD运动症状的严重程度正相关，表明低β波段可能具有病理性作用。而高β波段的长持续时间突发则表现出负相关，提示其可能与代偿性机制相关。

方法学优势

本文提出的小波分解方法能够检测广频范围内的β波突发行为，相较于传统聚焦单一频率峰值的检测方法更加全面。此外，新增的频率范围指标（Δf）为β波突发行为提供了额外的特征维度，有助于进一步揭示其病理学和生理学意义。

研究意义

本文的研究结果在PD神经病理学的理解和DBS治疗优化方面具有重要意义： 1. 病理学机制：低β波段可能通过增强同步性降低信息编码能力，从而导致运动功能障碍。 2. DBS优化：通过识别长持续时间或宽频率范围的低β波段突发，可为DBS的开环或闭环刺激参数调整提供新依据。 3. 新型指标：频率范围指标（Δf）的引入为β波突发分析提供了更精确的度量方法。

研究展望

未来研究可进一步结合长期LFP记录和高分辨率EEG，以揭示低β波段的信息流动特性及其与运动症状的因果关系。同时，探讨药物治疗对频率范围（Δf）和突发特性的影响，也有助于深入理解PD的病理机制。

结论

本文提出了一种基于小波分解的β波突发检测框架，突破了传统方法的局限性，全面分析了低β波段和高β波段的突发行为及其与PD运动障碍的关系。研究结果为PD的病理机制研究和治疗干预优化提供了新的视角和方法。